Kinematics and Dynamics of Multibody Systems With Imperfect Joints pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

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出版者:

作者:Flores, Paulo/ Ambrosio, Jorge/ Claro, J. c. Pimenta/ Lankarani, Hamid M.

出品人:

頁數:169

译者:

出版時間:

價格:1387.00元

裝幀:

isbn號碼:9783540743590

叢書系列:

圖書標籤:

• Multibody Systems
• Kinematics
• Dynamics
• Imperfect Joints
• Mechanical Engineering
• Robotics
• Mathematical Modeling
• Applied Mechanics
• Vibration
• Control

復雜係統建模與分析：從理論基礎到前沿應用 本書聚焦於工程和物理領域中，復雜、多因素耦閤係統的數學建模、精確分析與數值模擬方法。它旨在為研究人員、高級工程師以及研究生提供一個全麵、深入的視角，探討如何處理現實世界中那些無法被簡化為理想綫性模型的係統。 第一部分：復雜係統建模的數學基石 本部分係統地迴顧並深化瞭描述復雜物理現象所需的數學工具，強調瞭從物理直覺到嚴格數學錶述的轉化過程。 第一章：非綫性動力學的基本框架 本章從經典力學的基礎齣發，引入瞭廣義坐標係、拉格朗日方程和哈密頓力學在處理約束係統中的優勢與局限。重點討論瞭保守係統與耗散係統的微分方程錶示，特彆是如何精確地捕捉係統中的非綫性耦閤項，例如摩擦力、阻尼項以及高階的幾何非綫性。本章將詳細闡述李雅普諾夫（Lyapunov）方法在分析係統穩定性和極限環方麵的應用，為後續的復雜性分析打下基礎。 第二章：連續體力學與場論在離散係統中的延伸 雖然本書主要關注多體係統，但復雜係統的建模往往需要引入連續介質的概念。本章探討瞭如何利用有限元法（FEM）的基礎理論來離散化具有柔性部件（如柔性梁、薄殼）的剛體係統。我們將深入分析幾何描述如何影響應力和應變張量，以及如何通過模態分析（Modal Analysis）提取係統的固有特性，從而有效地降低高維模型的計算復雜度，使其適用於後續的動力學求解。 第三章：隨機過程與不確定性量化 現實中的工程係統總伴隨著模型誤差、參數不確定性以及外部激勵的隨機性。本章引入隨機微分方程（SDEs）作為描述受噪聲驅動係統的強大工具。我們將詳細介紹伊藤微積分（Itō Calculus）的基本規則，並探討如何應用高斯過程、濛特卡洛模擬（MCS）以及更高效的概率方法，如譜方法（Spectral Methods），來量化係統響應的不確定性區間，而非僅僅提供單一的確定性解。 第二部分：多尺度與多物理場耦閤分析 本部分深入探討瞭在不同時間尺度和空間尺度上相互作用的物理現象，這對於理解材料行為、宏觀機構運動以及流固耦閤至關重要。 第四章：時滯動力學與反饋控製 時間延遲在許多物理係統中是不可避免的，例如信號傳輸延遲、材料鬆弛效應等。本章專門研究延遲微分方程（DDEs）的解的性質，包括穩定性邊界的分析以及如何通過延遲引入周期性振蕩。隨後，本章銜接至主動控製理論，探討如何設計魯棒控製器（如H-infinity控製、滑模控製）來抑製由時滯或非綫性引起的係統失穩。 第五章：流固耦閤（FSI）的基礎理論與數值實現 流固耦閤是理解生物力學、航空航天結構振動以及水下機器人等復雜係統的關鍵。本章首先建立流體力學（如Navier-Stokes方程）與固體力學（彈性動力學方程）的耦閤界麵條件。接著，對比討論瞭“強耦閤”和“弱耦閤”的數值求解策略，例如隱式/顯式時間積分方案，以及如何處理交界麵網格的重構或映射問題。 第六章：熱-力學耦閤與材料本構關係 溫度變化是引起結構變形和失效的重要因素。本章聚焦於熱彈性理論，分析溫度場與應力場之間的雙嚮反饋機製。我們將研究材料在不同溫度下的本構關係（如粘彈性、塑性），並展示如何將這些復雜的本構模型有效地嵌入到大型有限元程序中作為用戶自定義材料子程序，以模擬焊接、激光加工等過程中的熱機械效應。 第三部分：高級數值計算與優化方法 為瞭解決上述復雜係統的模型方程，需要依賴先進的計算技術。本部分側重於提高計算效率、精度以及利用計算結果進行係統優化。 第七章：高效的非綫性求解器與時間積分 對於高維、強非綫性的微分代數方程（DAEs），傳統的歐拉法或龍格-庫塔法可能效率低下或不穩定。本章深入分析瞭隱式積分方案（如Newmark-$eta$法、廣義$alpha$法）的穩定性和精度。此外，重點討論瞭求解大型非綫性代數方程組所依賴的牛頓法及其變體（如修正牛頓法），以及如何通過預條件子技術加速收斂。 第八章：模型降階（MOR）技術與數據驅動方法 當係統維度過高，無法進行實時仿真時，模型降階成為關鍵技術。本章詳細介紹基於模態分析的投影方法，以及更先進的、不依賴於先驗物理知識的數據驅動降階技術，例如本徵正交分解（POD）、均衡模態分解（EMD）在提取係統內在低維主模態上的應用。本章將對比物理模型與數據驅動模型在預測能力上的異同。 第九章：係統識彆與參數估計 在模型建立初期，許多關鍵參數（如阻尼係數、接觸剛度）往往未知或難以直接測量。本章介紹如何利用實驗測得的輸入-輸齣數據，運用卡爾曼濾波（Kalman Filtering）和子空間識彆（Subspace Identification）等技術，反嚮估計係統的動態參數。本章還將討論如何利用梯度下降法和伴隨方法（Adjoint Method）進行敏感性分析，指導實驗設計。 結論與展望 本書以嚴謹的數學推導和豐富的工程實例相結閤，為理解和駕馭復雜工程係統提供瞭全麵的方法論。未來的研究趨勢將更加強調多物理場之間的深度學習集成，以及利用高性能計算（HPC）平颱加速求解具有極高自由度（DOF）的瞬態問題。本書的內容旨在為讀者掌握這些前沿領域所需的理論工具做好準備。

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